DifyとMCPでXML のリアルタイムデータに連携
Dify は、実運用レベルのエージェント型ワークフローやチャットボット、その他の LLM アプリケーションを構築できるオープンソースプラットフォームです。双方向のModel Context Protocol（MCP）サポートを標準搭載しており、リモート MCP Server をプラットフォーム上のツールとして登録するだけで外部データソースを追加でき、エージェントがリアルタイムデータにアクセスできるようになります。
Dify を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、ガバナンスの効いたリアルタイムのXML のデータへアクセスできるようになります。自然言語のプロンプトだけでXML のデータのカタログ一覧表示やスキーマ探索、レコードのクエリを実行でき、データアクセスはすべて認可済みのデータソースに対して安全に行われます。
この記事では、Connect AI で XML への接続を設定し、必要な Personal Access Token を生成する方法を解説します。さらに、Connect AI MCP Server を Dify にツールとして登録してエージェントアプリケーションに追加し、Dify からリアルタイムのXML のデータをクエリして連携を確認する方法もご紹介します。
ステップ 1：Dify 用に XML への接続を設定
Dify から XML への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Dify からXML のデータを操作するために、まず Connect AI で XML のコネクションを作成・設定していきましょう。
- Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック
- Add Connection パネルから XML を選択
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XML に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
データソースを認証するには、データプロバイダーのドキュメント内の「はじめに」セクションをご覧ください。 データプロバイダーはXML API を双方向データベーステーブルとしてモデル化し、XML ファイルをread-only ビュー（ローカルファイル、人気のクラウドサービスに格納されたファイル、およびFTP サーバー）としてモデル化します。 HTTP Basic、Digest、NTLM、OAuth、およびFTP を含む主な認証スキームはサポートされています。認証のガイドについては、データプロバイダーのドキュメント内の「はじめに」セクションをご覧ください。
URI と認証値を設定した後で、DataModel を設定することでデータの構造によりよくマッチするようデータの抽象化を調整できます。
DataModel プロパティはデータがどのようにテーブルとして抽象化されるかを制御するプロパティであり、次の基本的な設定を調整します。
- Document（デフォルト）：XML データのトップレベルのドキュメントビューをモデル化します。データプロバイダーは入れ子化した要素をデータの集約値として返します。
- FlattenedDocuments：入れ子化したドキュメントとその親を結合して単一のテーブルに入力します。
- Relational：個別の関連テーブルを階層化されたデータから返します。テーブルは主キーと、親ドキュメントにリンクする外部キーを含みます。
リレーショナルな抽象化の設定についての詳細は、「XML データのモデリング」セクションを参照してください。次の例で使用されているサンプルデータも存在します。 このデータには、人名、その人たちが所有する車、車に施されたさまざまなメンテナンスに関する情報が含まれます。
- 「Save & Test」をクリック
- Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新
Personal Access Token の追加
Personal Access Token（PAT）は、Dify から Connect AI への接続を認証するために使用します。アクセス制御の粒度を維持するために、連携ごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。
- Connect AI アプリ右上の歯車アイコン（）をクリックして Settings を開く
- Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
- PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック
- 表示されたトークンをコピーして安全に保管してください。一度しか表示されません
XML のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで Dify は Connect AI 経由でXML のデータに接続する準備が整いました。
ステップ 2：Dify に Connect AI MCP Server を登録
次に、Connect AI の Remote MCP Server を Dify のツールとして登録し、エージェントやワークフローが Connect AI 経由でリアルタイムデータのツールを検出・呼び出しできるようにします。
- Dify にログインするか、セルフホストの Dify インスタンス（組み込み MCP サポートを含む v1.6.0 以降）を開きます
- Integrations ページに移動し、Tools を選択して MCP タブをクリック
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Add MCP Server (HTTP) をクリックし、以下の詳細を入力します：
- Server URL： https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
- Name Icon： わかりやすい名前を付けます。例：CData Connect AI
- Server Identifier： 一意の識別子を指定します。例：cdata-connect-ai
- Headers： 値を Basic your_base64_encoded_email_PAT とした Authorization ヘッダーを追加します
注意：Dify は Connect AI との通信に Basic 認証を使用します。Connect AI のユーザーメールアドレスと前の手順で作成した PAT を email:PAT の形式で組み合わせ、その文字列を Base64 エンコードして先頭に Basic を付けてください。
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Add & Authorize をクリックすると、Dify が Connect AI MCP Server に接続し、利用可能なツールが一覧表示されます
MCP サーバーの登録が完了すると、Dify ワークスペース内のすべてのエージェントアプリケーションやワークフローで Connect AI のツールを利用できるようになります。
ステップ 3：Dify からリアルタイム XML のデータ をクエリ
連携設定が完了したら、Dify でエージェントアプリケーションを構築し、自然言語のプロンプトでリアルタイムのXML のデータを操作してみましょう。
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Dify の Studio ページから Create from Blank をクリックし、アプリケーションタイプとして Agent を選択
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エージェントの設定画面で、Tools セクションの Add をクリックし、ステップ 2 で登録した Connect AI MCP ツールを選択
- プロンプトを解釈し MCP ツールを呼び出せるように、エージェント用の LLM プロバイダーとモデルを選択
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プレビューパネルのチャット入力欄にプロンプトを入力します。例：
- cdata-connect-ai のツールを使って利用可能なカタログをすべて一覧表示して
- XML で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
- XML のテーブルから上位 5 件のレコードをクエリして
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Dify エージェントが Connect AI MCP Server を呼び出し、XML のデータのリアルタイム結果を返します
これで Dify エージェントが Connect AI MCP Server と通信し、エージェント型ワークフローから直接 Remote MCP ツールを通じてリアルタイムのXML のデータを取得できるようになりました。
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